Concepts de base
本文提出了一種名為忠實圖注意力解釋 (FGAI) 的新方法,旨在解決基於注意力的圖神經網路 (GNN) 解釋性不穩定問題,並通過增強穩定性、保持解釋性和預測性能,提高圖注意力網路的可靠性和可信度。
Hu, L., Huang, T., Yu, L., Lin, W., Zheng, T., & Wang, D. (2024). Faithful Interpretation for Graph Neural Networks. arXiv preprint arXiv:2410.06950v1.
探討基於注意力的圖神經網路 (GNN) 中解釋性的穩定性問題。
提出一個名為忠實圖注意力解釋 (FGAI) 的嚴謹定義,以增強圖注意力網路的可靠性和可信度。